Tento kurz je součástí Letní školy pro data stewardy 2026.

Anotace: Hlavním cílem je seznámit data stewardy s prostředím JupyterLab jako potenciálním pracovním nástrojem pro praktické a reprodukovatelné workflow podporující různé úlohy (např. příjem a průzkum dat, dokumentaci a tvorbu plánů správy dat – DMP), a to s využitím integrovaného AI asistenta.

Program se zaměří na základy práce v JupyterLabu pro potřeby data stewardshipu, včetně organizace pracovního prostředí, rozdílů mezi notebooky a soubory, práce s jádry (kernely) a exportu či sdílení výstupů. Dále představí AI asistenta v JupyterLabu a ukáže, jak jej využít při tvorbě a strukturování dokumentů data stewardshipu, stejně jako při generování a vysvětlování kódu. Součástí bude také praktická ukázka workflow vycházející z potřeb účastníků; ta může zahrnovat například příjem a průzkum datasetu, vizualizaci, dokumentaci nebo vytvoření „výchozího textu“ pro plán správy dat.

V závislosti na publiku a technickém prostředí se můžeme věnovat také paralelní práci v jazycích Python a R, a to spuštěním obdobných workflow ve dvou noteboocích v rámci JupyterLabu; podpora pro R bude zajištěna prostřednictvím IRkernelu. Poznámka: Funkce AI asistenta v JupyterLabu zatím nejsou plně podporovány při použití jazyka R.

Jazyk: angličtina

Lektor: Matthias Täschner